王浩 李春子 赵路平

摘  要：为了能够更好的促进我国电力系统平稳运行，电力企业迎合社会发展需要提出了依托大数据技术的电力系统信息化建设主张。文章在阐述当前我国电力信息采集整理现状的基础上，分析大数据技术在电力系统应用的应用特征，并就如何借助大数据技术优化电力企业信息收集，防范电力窃取问题进行探究，旨在能够更好的发挥出大数据技术在促进电力企业发展建设中的作用。

关键词：电力营销;反窃电智能系统;应用

引言

针对目前电力系统窃电趋势不容乐观的现象，急需提升大数据反窃电水准，构建反窃电的智能识别模型，进而实现对不同窃电事件的精准分类与预测。面对如此严峻的形势，本文采用基于双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）的滑动窗方法对用户日电量的变化特征进行提取分析，识别异常用电行为。将用户用电信息导入训练好的模型进行分析，实现基于用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别。随着科技的不断发展，窃电手段愈发隐蔽，窃电量也越来越大，对我国电力行业造成了严重不利影响。根据相关调查数据，每年我国由窃电而损失的经济已经超过200亿元人民币，对我国经济的发展产生了难以估计的不良影响，急需相应有效的反窃电方法。

1现阶段我国用电信息采集系统建设现状

电力企业用电信息管理系统是一种综合性、全面性、系统性的信息采集管理系统，在整合和管理用电信息方面发挥出了十分重要的作用。从实际构成上来看，当前我国电力用电信息系统包含主体终端、通信传输通道、信息采集设施，这几个子系统在实际运作中呈现出彼此密切关联的特点。在用电信息采集系统的作用下能够对用电数据库系统中的信息进行集中化管理。在这三个子系统中通信传输通道发挥着信息传递的主体作用，负责整个电力系统的数据信息传输，在保证电力系统安全方面起到了十分重要的作用。电力信息传输通道包含光纤网络、无线网络、全球定位系统等。电力信息的采集设备是用户综合整理用电信息的重要设施，通过指定的设备能够更为全面的收集整理数据信息，之后在通信信道的作用下来将信息传输到主体控制终端。电力企业信息采集设备包含信息采集终端、信息集中处理器、信息集中运行期。电力大数据是大数据技术在电力企业经营发展中的一种应用，在具体实施的过程中会呈现出多样化的表现形式，在大数据技术的支持下电力企业以文本资料为主导结构化数据开始出现了音频、视频等多个类型，由此使得电力企业的信息采集和整合应用变得更加多元。

2电力营销域反窃电智能系统的应用

2.1输入量的评价体系

反窃电模型的准确与否最重要的是输入量的准确性。电量的数学公式表现形式是电压、电流及功率因数角的乘积，所以当电压或电流出现异常时，电量也会出现异常。通过对已窃电用户的历史电量数据分析，可得出窃电前后电量变化特征量。当检测新用户电量时，若出现了阶段性用电量为零或电量变化规律与窃电样本电量变化规律一致的情况，则判断可能存在窃电行为。利用用户月度用电量、客户所在线路或台区的线损情况、电表类型、计量电流和检测电流的差值、电压异常变化情况、客户负载功率、负载功率因数变化等7个窃电判别指标对用户的窃电行为进行综合判断，如果用户在经过7项特征参数检查后，其嫌疑系数较高，那么说明该用户可能存在窃电情况，需对其进行监视。

2.2强化计量设备的性能

近些年来，科学技术的发展速度不断加快，先进的技术与设备逐步应用于生产生活的各个领域，电力企业同样如此，因科学技术的发展，各类设备的更新周期不断缩短，功能性发生较大的转变。电力企业可利用先进的信息技术开展反窃电工作，尤其是要对工作人员进行适时的培训与教育，使其掌握先进的技术，利用科技的力量避免窃电行为。此外，电力企业应着力培养工作人员的创新意识与实践能力，使得电力人员积极地参与到设各的研究与开发当中，例如新型的智能电表，以便利用先进、稳定的设备做好电力监控。显然，现有的供电企业无法满足上述要求，大部分地区仍在使用老旧的电表设备，给反窃电工作的推广带来了极大的阻碍。因此，电力企业应加大新技术及新設备的普及力度，利用新型的智能电表取代传统电表，强化计量设备的性能，确保计量设备科学、规范，为反窃电工作的顺利开展打好基础。

2.3建构大数据处理平台完备的结构体系

为了构建一个比较大的数据处理平台系统，相关技术人员应该考虑到大数据层的基本分析结构。这意味着大数据处理平台的建设将逐步提升和完善。确保收集能源消耗信息的系统足够，是建设结构系统的先决条件。还有应充分利用相关设备，从不同的原始用户那里收集详细的信息和数据，收集到的详细数据将传送到终端进行处理，平台将对收集到的数据进行全面而详细的分析，然后将这些传统数据输入数据库云。还必须使用云数据模式进行检查和检查收集的数据。需要先进的电网和技术监测功能，以确保用户数据的安全性和完整性，并允许实时数据交换。

2.4密切监控不同外界环境对线损的影响

在大数据技术的支持下来实现对用电信息数据的精准分析，从而能够帮助相关人员更为精准的把握供电线路线损的基本运行规律和实际情况。同时，根据大数据技术的分析结果还能够了解不同季节对供电系统线损的影响。在季节温度差变化比较大的地区更容易出现线损的问题，且夏天线路线损率要超过冬天的线损率。借助大数据分析技术能够对不同地区、不同季节环境下供电线路线损情况进行精准的计算，实现对用电信息的精准整理，从而帮助相关人员更为全面的了解外界各个因素变化对用电线路运行损伤产生的影响，进而根据电力企业线损实际情况来制定出对应的解决对策，确保供电线路的稳定性、安全性。

2.5数据挖掘技术

数据挖掘技术是利用先进的技术，从丰富、海量的数据库信息中找出特定的信息。首先用特定的软件对数据进行采集和计算，然后进行实时的分析和处理。使用该技术来检索和模式识别，可以找到指定的信息或有价值的信息。数据提取过程一般包括挖掘对象的确定、数据处理、模型建立、数据提取、结果分析和结果表达、数据应用等。具体来说，这项技术是将统计分析方法与智能技术相结合，通过对大量数据的分析，可以找到隐藏的数据模型，并对某些规律或现象进行处理。

结语

现阶段，用电信息采集系统已经成为建设智能电网的关键环节，电力企业管理模式的改进对该系统提出了更高的要求。而数据采集技术可以实现多任务、多终端的处理，解决了信息采集兼容的问题。所以，要充分分析用电信心采集系统和数据采集技术，推动智能化电网的建设。窃电行为是一种违法行为，它不仅损害了整个电力系统，也影响了整个社会风气，因此对于反窃电技术的推动是非常必要的。电力大数据技术对窃电行为实时快速的定位和精准的检控，它保证了电力系统的正常运行有积极作用。对于数据采集可以实现终端和多终端处理，解决了数据采集的兼容性问题。因此，有必要分析和利用数据采集系统和数据采集技术，以促进智能电网的建设。大数据技术的迅猛发展，很好地解决了我国目前电力供电中存在的各项问题，推广大数据技术的应用显得尤为重要。

参考文献

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